摘要

特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度的物体的基组成部分。由于特征金字塔非常消耗内存和计算资源,所以在使用深度学习进行目标检测的应用中一般避免使用它。该文使用深度卷积网络中本身的多尺度的层结构,构建了无额外计算消耗的特征金字塔。建立了一种从上到下横向连接的网络结构,称为特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)。在Faster R-CNN中使用FPN,使用MS COCO数据集的基准测试,成为了最好的图像目标检测模型之一。

  • 单位
    四川轻化工大学